ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PAKAR PENENTUAN
PENYAKIT KUCING MENGGUNAKAN METODE FORWARD
CHAINING BERBASIS WEB
1Sintia Dardanela Cecilia, 2Mungki Astiningrum, 3Yuri Ariyanto
Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang
chintyadardanela@gmail.com1, mama.zahra@gmail.com2, yuri.bjn@gmail.com3
Abstrak
Kucing menjadi hewan favorit untuk pecinta hewan yang ingin memelihara hewan. Apabila kucing sakit biasanya dilakukan oleh pakar/ahli penyakit hewan, namun sebenarnya pemelihara kucing juga bisa melakukan diagnose apabila kucing mengalami suatu gejala penyakit. Sistem pakar merupakan sebuah sistem yang digunakan untuk memecahkan masalah yang bisa diselesaikan oleh orang awam atau selain pakar. Sistem pakar penentuan penyakit kucing menggunakan metode forward chaining yang dimulai dengan mencari fakta terlebih dahulu dan metode certainty factor (CF) untuk proses perhitungan tingkat kepercayaan di setiap rulenya. Sistem memberikan nilai keputusan berdasarkan gejala yang dialami, dan nilai keyakinan CF terhadap gejala. Pengujian fungsionalitas terhadap 14 penyakit dalam aliran data dengan metode black-boxtesting menunjukkan bahwa sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit kucing telah memenuhi kebutuhan yang dijabarkan pada tahap analisis kebutuhan. Berdasarkan penilaian pakar terhadap ketepatan output sistem diperoleh akurasi sebesar 86,33%. Keseluruhan hasil pengujian ini menunjukkan bahwa sistem pakar penentuan penyakit kucing dapat membantu pakar maupun orang awam untuk mendeteksi penyakit yang diderita kucing.
Kata kunci : certainty factor, forward chaining, sistem pakar, kucing
1. Pendahuluan 1.1Latar Belakang
Saat ini kucing merupakan salah satu hewan peliharaan terpopuler di dunia. Ada banyak jenis-jenis kucing yang bisa dijadikan peliharaan sesuai dengan selera. jika ingin memelihara kucing ada baiknya kita juga mengetahui jenis-jenis penyakit pada kucing agar kita bisa melakukan pencegahan dan segera memberikan pertolongan. untuk kucing yang mempunyai bulu yang tebal dan banyak diperlukan ekstra perhatian agar kucing tetap sehat dan bahagia. Selain itu kucing merupakan hewan peliharaan predator yang hebat di dunia. Satu-satu nya bahaya yang ditimbulkan oleh kucing adalah penyakit rabies akibat gigitan kucing dan juga cakaran dari kuku kucing yang sangat perih dan menyakitkan. Untuk penyakit pada kucing bisa digolongkan hampir sama dengan penyakit manusia. Penyakit kucing ada yang ringan dan ada yang berat.
Secara umum, sistem pakar merupakan sistem yang berusaha mengimplementasikan pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar.
Sistem pakar ini juga akan dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan.
Sudah banyak sistem pakar yang dikembangkan di berbagai bidang seperti bidang kedokteran, bidang ekonomi, elektronika, komputer, pertanian
dan bidang lainnya. Sistem pakar yang dikembangkan dalam bidang pertanian misalnya adalah "Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Utama Tanaman Kelapa Sawit (Dewi Yanti, 2008)". Sistem pakar ini menggunakan metode inferensi Forward Chaining, yaitu proses inferensi yang memulai pencarian dan premis atau data menuju konklusi. Sistem ini cukup bermanfaat dalam hal memberikan informasi sehingga membantu user atau pengguna dalam menangani penyakit tanaman kelapa sawit.
Saat ini, kemajuan yang pesat dari teknologi computer sangat membantu manusia dalam segala bidang tidak terkecuali juga dalam bidang hewan. Sistem pakar menyediakan informasi penunjang serta membantu mengidentifikasi penyakit pada kucing yang mampu memberikan solusi mengenai cara mencegah dan cara mengatasinya. Sistem pakar dibangun menggunakan bahasa pemrograman web PHP dengan koneksi database pada MySQL. Keduanya dipilih karena kemampuan lintas platform dan sifatnya yang open source. Certainty Factor dipilih karena termasuk salah satu metode yang dapat menyelesaikan masalah ketidakpastian dalam sistem pakar[KUS-08].
Oleh karena itu penulis mendapatkan ide untuk memanfaatkan teknologi komputer yaitu merancang aplikasi sistem pakar yang digunakan untuk membantu dalam mendiagnosis penyakit yang menyerang pada hewan kucing. Program aplikasi sistem pakar ini mendapat masukkan atau informasi dari para dokter hewan dan beberapa sumber lain seperti buku, internet browser untuk dijadikan sebagai acuan bagi seorang pakar melakukan diagnosa terhadap penyakit hewan kucing yang diberikan oleh program aplikasi sistem pakar ini diharapkan mampu membantu para pecinta kucing maupun kalangan umum yang memerlukan informasi ini.
2. Metode
Metode pengembangan untuk membangun sistem pakar meliputi : a.) analisis situasi dan identifikasi kebutuhan data dan keluaran yang mungkin, b.) menentukan realsai antara data dan aturan sebagai dasar dalam pembuatan kuputusan. Metode penelusuran yang digunakan adalah forward chaining dan keyakinan menggunakan certainty factor.
2.1 Rule-based Sistem Pakar
Secara umum representasi penegahuan yang digunakan dalam sistem pakar menggunakan aturan IF-THEN. Pengunaan pernyataan IF-THEN untuk menyatakan aturan-aturan biasa juga disebut dengan rule-based system (basis aturan sistem pakar). Pada penelitian ini penelusuran pada basis aturan menggunakan inferensi forward chaining, yang mana sistem menganalisis persoalan dengan mencari fakta yang sesuai dalam bagian IF dengan hasil pada bagian THEN.
Ada dua pendapat mengenai implementasi metode inferensi forward chaining. Pertama, dengan membawa seluruh data yang didapat ke sistem pakar. Kedua, membawa bagian-bagian penting saja dari data ke sistem pakar. Cara kedua lebih cenderung dapat menghemat waktu dan biaya, karena hanya data penting saja yang diambil.
2.2 Faktor Keyakinan (Certainty Factor)
Certainty factor merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk menyatakan keyakinan fakta atau hipotesis. Oleh karena itu, CF digunakan untul menunjukan seberapa akurat nilai keyakinan dan ketidakyakinan yang independen satu sama lain. CF dapat diekspresikan ke dalam sautau persamaan berikut :
CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E)
CF hipotesis H atas munculnya evidence E dinotasikan dengan CF(H,E) yang memiliki persamaan MB(H,E) atau ujuran keyakinan terhadap hipotesis H atas munculnya evidence E dikurangi dengan MD(H,E) sebagai ukuran ketidakyakinan terhadap hipotesis H atas munculnya evidence E. selanjutnya diketahui rumus dasar CF untuk kaidah IF E THEN H sebagai berikut : :
CF(E,e) = CF(E,e) * CF(H,E)
Dimana CF(H,e) merupakan notasi CF yang didasarkan pada ketidakyakinan evidence e. CF(E,e) merupakan CF dari kejadian E yang dipengaruhi evidence e, dapat dinotasikan dengan persamaan berikut
CF(E,e) = min[CF(e1), CF(e2),…, CF(en)]
Apabila gabungan estimasi menggunakan operator AND, atau
CF(E,e) = max [CF(e1), CF(e2),…, CF(en)] Apabila gabungan estimasi operator OR CF(H,E) adalah CF dalam hipotesis asumsi evidence diketahui dengan pasti yaitu ketika CF(E,e)=1. Apabila terdapat dua aturan yamg mempunyai kesimpulan hipotesis yang sama, maka CF gabungan dua aturan tersebut dihitung dengan kombinasi fungsi keyakinan dengan persamaan sebagai berikut
2.3 Data Gejala dan Penyakit Kucing
Table 2.3.1 Daftar Penyakit Kucing
No Gejala Penyakit penyimpanan informasi yang aktual), inference engine (proses penalaran) untuk pencarian solusi dan kesimpulan yang datanya dikirim oleh user dan faktanya tersimpan dalam knowledge base, dan user interface,(layar sajian menu untuk sistem pakar berkomunikasi dengan user).
Tempat penyimpanan atau knowledge base
dapat berupa struktur data yang disimpan dalam bentuk susunan table yan saling berelasi antar satu table degan table lainnya. Data yang terkait dengan gejala dan penyebab kucing mempunyai penyakit dismpan disini. Susunan ERD yang dirancang dapat dilihat gambar 1
Gambar 1 Entity Relation Diagram pada
knowledge base
Gambar 2 Pohon Keputusan Sistem
Bagian lain dari sistem ini adalah tampilan user atau user interface diberikan sajian menu yang menampilkan beberapa bagian dari sistem ini sebagai berikut .
Gambar 3 Memulai Diagnosa
Gambar 4 input nilai CF
Gambar 5 Hasil akhir dari diagnosa
4. Pembahasan
Ketepatan hasil analisis sistem diuji dengan melakukan penilaian terhadap output sistem berdasarkan input yang diberikan user, yaitu apakah output yang dihasilkan sudah tepat apabila dinilai dari sudut pandang seorang pakar.
Sebagai contoh untuk gejala utama gatal pada penyakit Scabies yang terdapat pohon keputusan sebagaimana tampak pada penjelasan dibawah
1. Input gejala yang dialami Gatal = ya (0.98*1 = 0.98) Bulu rontok = iya (0.98*1=0.98)
Pada kulit kering membentuk lingkaran = iya (1*1=1)
Sering terjadi ditelinga = tidak (0.1.0=0) 2. Cek aturan atau basis pengetahuan yang
sesuai dengan gejala
3. Hitung nilai kepercayaannya CFpakar(gatal)= 0,98
CFpakar(bulu rontok) = 0,98
CFpakar(pada kulit membentuk lingkaran) = 1
CFpakar(sering terjadi ditelinga) = 0
Selanjutnya dihitung CFpakar dengan CFuser menggunakan persamaan
CF(H,E) = CF(user)*CF(pakar)
CF 1.1 = 0.98*1 = 0.98 CF 1.2 = 0.98*1 = 0.98 CF 1.3 = 1*1 = 1
Langkah terakhir adalah mengkombinasikan nilai CF masing-masing rule :
CFCOMBINE= CF1+CF2+CF3*(1-CF1)
sehingga menjadi
CFCOMBINE= 0.98+0.98+1(1-0.98)
= 19.8
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa runut maju atau forward chaining dengan perhitungan certainty factor yang dilakukan pada jenis penyakit Scabies memiliki tingkat keyakinan 19.8 %
Tabel 4.1 Pengujian Sistem Terhadap Output Berdasarkan Pakar
No Gejala Diagnosis Sistem Diagnosis Pakar Ketepatan
1
Demam
Panleukopenia Panleukopenia 90% Nafsu makan berkurang
Muntah Kejang/syok Suka dikamar mandi berliur
2
Nafsu makan berkurang
Viral Rhinotraceitis Viral Rhinotraceitis 75% Demam
Tidur yang mendengkur
3
Demam
Calcivirus Calcivirus 95%
Nafsu makan berkurang Mata berair
Sempoyongan Nafas susah Bersin-bersin Sariawan
4 Demam Chlamydiosis Chlamydiosis 85%
No Gejala Diagnosis Sistem Diagnosis Pakar Ketepatan Sesak nafas
Selaput mata bengkak
5
Demam
Rabies Rabies 99%
Bersikap gila
susah menelan makanan menjadi lumpuh air liur menetes terus Nafsu makan berkurang
6
demam
Kencing Batu Kencing Batu 97% Nafsu makan berkurang
Buang air kecil sedikit banyak minum perut bagian bawah keras
7
Gatal
Jamur Pada Kucing Jamur Pada Kucing 100% Bulu Rontok
Pada kulit yang kering membentuk lingkaran
8
Gatal
Scabies Scabies 98%
Bulu rontok
sering terjadi ditelinga
9
Nafsu makan berkurang
Asetis (Hati Bocor) Asetis (Hati Bocor) 92% Alat indra menguning
Kurus
Buang air besar yang keras
Perut membesar
10
Perut membesar
Infeksi Rahim Infeksi Rahim 98% Nafsu makan berkurang
Pendarahan
11
demam
Ambien Ambien 98%
usus keluar
buang air besar yang encer
Nafsu makan berkurang
12
Demam
Tumor Tumor 90%
bengkak pada bagian tertentu menyerang sistem kulit pada betina terdapat benjolan pada putting pada jantan terdapat benjolan pada testis Nafsu makan berkurang Jari dan telapak membengkak
Menyerang sistem kulit
13
Nafsu makan berkurang
Halitosis Halitosis 80%
Bau mulut yang tidak sedap
14
Nafsu makan berkurang
Otitis Otitis 98%
5. Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan perancangan, implementasi dan uji coba sistem pakar penentuan penyakit kucing berbasis web, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem pakar penentuan penyakit kucing mampu memberikan jawaban yang sesuai dengan gejala yamg ditandai berdasarkan fakta
2. Sistem pakar yang dibangun dapat memberikan kesimpulan identifikasi berdasarkan pada urutan gejala yang sesuai dengan penyakit atau dengan perunutan forward chaining disertai dengan nilai kepercayaan menggunakan certainty factor.
3. Sistem pakar penentuan pada penyakit kucing menggunakan metode forward chaining untuk perunutan dan certainty factor untuk nilai kepercayaannya dapat mengidentifikasi penyakit dengan cukup baik. Hal ini dibuktikan dengan hasil penilaian pakar terhadap ketepatan output sistem sebesar 86.33%
5.2 Saran
Saran yang dapat diberikan untuk pengembangan sistem ini antara lain
1. Aplikasi sistem pakar yang dibangun bisa dikembangkan menggunakan metode lain.
2. Parameter yang digunakan untuk menegakkan diagnosa pada sistem bisa menggunakan parameter selain yang digunakan pada sistem ini.
Daftar Rujukan
[DAN-10] Daniel, Gloria Virginia. 2010.
Implementasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit dengan Gejala Demam Menggunakan
Metode Certainty Factor.
http://ti.ukdw.ac.id/ojs/index.php/informatika/article/d ownload/82/46.
Yanti, Dewi, 2008, Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Utama Tanaman Kelapa Sawit.
[KUS-08] Kusrini.2008. APLIKASI SISTEM PAKAR Menentukan Faktor Kepastian Pengguna dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan. Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET.
[KON-08] Kong, Guilan., dkk. 2008. International Journal of Computational Intelligence Systems: Clinical Decision Support System: A Review on Knowledge Representation and
Inference Under Uncertainties.
